[发明专利]一种冰雪内部状态分布的主被动联合微波遥感探测方法有效
申请号: | 202010249594.5 | 申请日: | 2020-04-01 |
公开(公告)号: | CN111505625B | 公开(公告)日: | 2022-05-03 |
发明(设计)人: | 董晓龙;白东锦;朱迪 | 申请(专利权)人: | 中国科学院国家空间科学中心 |
主分类号: | G01S13/88 | 分类号: | G01S13/88;G01S13/86;G01R27/26;G01N9/24;G01N27/22;G01K13/00;G01K13/10 |
代理公司: | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人: | 杨青;陈琳琳 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 冰雪 内部 状态 分布 被动 联合 微波遥感 探测 方法 | ||
1.一种冰雪内部状态分布的主被动联合微波遥感探测方法,所述方法包括:
获取主动超宽带表面穿透雷达测量的冰雪回波强度随时间变化的观测值;
获取被动超宽带微波辐射计测量的冰雪辐射亮温值;
将冰雪回波强度随时间变化的观测值和冰雪辐射亮温值输入训练好的冰雪状态模型,得到冰雪内部状态分布数据;所述冰雪状态模型采用统计回归反演算法得到;所述冰雪内部状态分布数据包括冰雪内部温度、密度和冻融状态;
所述冰雪状态模型的训练步骤;具体包括:
获取冰雪内部温度、密度和冻融状态的分布数据,将分布数据与冰雪回波强度随时间变化的观测值和冰雪辐射亮温值进行时空匹配,得到辐射亮温观测值和回波强度随时间变化的观测值与冰雪内部温度、密度和冻融状态分布数据的匹配数据集;
从匹配数据集中随机选取部分数据作为训练集,其余数据作为测试集;利用训练集得到自变量辐射亮温观测值和回波强度随时间变化的观测值与因变量冰雪内部温度、密度、冻融状态分布数据的冰雪状态模型;
使用测试集对建立的冰雪状态模型进行测试,评估冰雪状态模型的性能,得到最优的冰雪状态模型。
2.根据权利要求1所述的冰雪内部状态分布的主被动联合微波遥感探测方法,其特征在于,所述获取主动超宽带表面穿透雷达测量的冰雪回波强度随时间变化的观测值;具体包括:
使用主动超宽带表面穿透雷达在探测频段内进行测量,得到冰雪回波信号;
对冰雪回波信号进行表面杂波抑制;
将抑制表面杂波后的冰雪回波信号转化为冰雪回波强度的时间序列,得到冰雪回波强度随时间变化的观测值。
3.根据权利要求2所述的冰雪内部状态分布的主被动联合微波遥感探测方法,其特征在于,所述获取被动超宽带微波辐射计测量的冰雪辐射亮温值;具体包括:
使用被动超宽带微波辐射计在探测频段内进行测量,得到测量值;
通过系统定标和天线方向图,将测量值转换成各通道的冰雪辐射亮温值;
对各通道进行评估和处理,得到冰雪的辐射亮温值。
4.一种冰雪内部状态分布的主被动联合微波遥感探测方法,所述方法包括:
获取主动超宽带表面穿透雷达测量的冰雪回波强度随时间变化的观测值;
将冰雪回波强度随时间变化的观测值,转换为冰雪回波强度随冰雪内部深度变化的观测值;
根据冰雪回波强度随冰雪内部深度变化的观测值,确定冰雪内部分层结构和内部反射层对应的介电特征垂直分布信息;
获取被动超宽带微波辐射计测量的冰雪辐射亮温值;
基于冰雪内部分层结构和内部反射层对应的介电特征垂直分布,建立包含冰雪内部温度、密度和冻融状态的冰雪辐射亮温前向模型和回波强度前向模型;
设置冰雪内部温度、密度和冻融状态分布为待反演参数,建立代价函数,将待反演参数输入冰雪辐射亮温前向模型,得到模拟亮温值;将待反演参数输入回波强度前向模型,得到回波强度模拟值;将模拟亮温值、回波强度模拟值、冰雪辐射亮温值和冰雪回波强度随冰雪内部深度变化的观测值输入代价函数,调整待反演参数,直到代价函数的结果在设定的阈值范围内,此时得到的待反演参数对应的冰雪内部温度、密度和冻融状态分布即为冰雪内部状态分布数据。
5.根据权利要求4所述的冰雪内部状态分布的主被动联合微波遥感探测方法,其特征在于,所述获取主动超宽带表面穿透雷达测量的冰雪回波强度随时间变化的观测值;具体包括:
使用主动超宽带表面穿透雷达在探测频段内进行测量,得到冰雪回波信号;
对冰雪回波信号进行表面杂波抑制;
将抑制表面杂波后的冰雪回波信号转化为冰雪回波强度的时间序列,得到冰雪回波强度随时间变化的观测值。
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